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BlendedMVS
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新的深度学习框架提高了运动恢复结构的准确性
研究人员开发了一种新颖的深度学习框架用于运动恢复结构（SfM），该框架利用了一个置换等变、边条件图神经网络。该方法接收嘈杂的成对相对相机姿态，并输出全局一致的相机外参，而无需地面真实监督，而是依赖于相对姿态一致性目标。该框架效率高，可扩展到一千多张图像，并且在准确性和图像配准方面优于现有的深度跟踪中心方法，同时比最先进的经典流水线更快。
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新框架利用极线几何进行稀疏视图三维重建
研究人员开发了EpiS，一个新颖的神经表面重建框架，旨在克服从稀疏多视图图像创建准确三维模型的挑战。与依赖简化特征统计的先前方法不同，EpiS明确利用极线几何来聚合不同视图中对应线上的详细几何信息。该框架包含一个用于多视图信息融合的极线变换器和一个利用预训练单目深度模型进行几何正则化的策略，以增强稀疏视图场景下的性能。